model.add(layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=maxlen))
```
Этот слой преобразует входные токены в плотные векторы размерности 128.
– Первый слой LSTM:
```python
model.add(layers.LSTM(128, return_sequences=True))
```
Первый слой LSTM возвращает полную последовательность выходов, которая передается следующему слою LSTM.
– Второй слой LSTM:
```python
model.add(layers.LSTM(128, return_sequences=False))
```
Второй слой LSTM возвращает только последний выходной элемент.
– Выходной слой:
```python
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
```
Выходной слой с сигмоидной активацией для бинарной классификации настроений (позитивное или негативное).
4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с использованием оптимизатора Adam и функции потерь binary_crossentropy. Затем модель обучается на обучающей выборке.
5. Оценка и тестирование модели: Оценивается точность модели на тестовой выборке и визуализируется процесс обучения с помощью графика.
Этот пример демонстрирует, как создать и обучить модель LSTM для анализа настроений в текстах. Модель включает слои embedding для преобразования текстовых данных в числовые векторы, два слоя LSTM для извлечения временных зависимостей и полносвязный слой для классификации. Эта архитектура позволяет эффективно анализировать тексты и предсказывать настроения на основе данных.
7. Создание простой GAN для генерации изображений
– Задача: Генерация рукописных цифр (набор MNIST).
Для создания простой генеративно-состязательной сети (GAN) для генерации рукописных цифр из набора данных MNIST можно использовать TensorFlow и Keras. В этом примере мы рассмотрим, как создать и обучить GAN для генерации изображений цифр.
Шаги:
1. Импорт библиотек и модулей.
2. Подготовка данных.
3. Построение генератора.
4. Построение дискриминатора.
5. Построение GAN.
6. Обучение GAN.
7. Генерация изображений.
Пример кода:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Шаг 1: Импорт библиотек
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Шаг 2: Подготовка данных
# Загрузка набора данных MNIST
(train_images, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
train_images = (train_images – 127.5) / 127.5 # Нормализация изображений в диапазоне [-1, 1]
BUFFER_SIZE = 60000
BATCH_SIZE = 256
